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基于压缩感知的无线OFDM信道估计及导频优化研究

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作者:
何雪云
导师:
宋荣方
学科专业:
通信与信息系统 
文献出处:
南京邮电大学 2015年
关键词:
压缩感知论文  正交频分复用论文  信道估计论文  导频位置分配论文  分布式压缩感知论文  

摘要:近年来,压缩感知(CS)理论受到了应用数学和信号处理领域的高度关注,它能够以远低于奈奎斯特采样率的速率对稀疏信号进行采样,接收端能采用最优化算法从非常有限的采样值中有效地重建稀疏信号。将压缩感知应用于正交频分复用(OFDM)和多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计中能够大大降低导频的数量,并获得良好的信道估计性能。传统的信道估计认为等间隔的导频放置方式是最优的,但是在基于CS的信道估计中这一结论不成立。因此,基于CS的信道估计中的导频位置(或叫导频图案)优化问题需要专门研究。本文重点研究了OFDM系统、不连续子载波正交频分复用(NC-OFDM)系统和MIMO-OFDM系统中基于CS的信道估计及其相应的导频位置优化问题。本文的主要贡献如下:1)OFDM系统时域稀疏的信道估计问题被建模为CS中的稀疏信号重建问题,根据压缩感知信道估计的模型首次提出导频位置的选取直接决定恢复矩阵这一结论。基于最小化恢复矩阵的互相关值和最小化本论文提出的新参数即恢复矩阵调整的互相关值,提出了两个运用于CS信道估计的导频优化准则。仿真结果表明,与其他的导频位置集合相比,使用这两个准则获得的最优导频位置集合能够明显地降低CS信道估计的均方误差(MSE)和系统的误比特率(BER)。另外,通过最小化调整的互相关值获得的最优导频位置集合比最小化相关值获得的导频位置集合能够获得更好的估计性能。2)利用基于CS信道估计导频可以不规则放置的特性,提出了一种基于CS的NC-OFDM系统信道估计新方法。研究了认知无线电NC-OFDM系统CS信道估计的理论框架和信道估计算法,提出了两种导频位置集合的设计方法。仿真结果表明,同已有的NC-OFDM系统信道估计方法相比,CS信道估计能够在多种禁用子载波场景下,使用较少导频获得更好的信道估计性能和更低的系统BER。3)研究了基于CS的MIMO-OFDM信道估计中的导频分配问题。基于CS的MIMO信道估计的特点是采用导频频分放置将MIMO信道分解成单输入单输出(SISO)信道,并用CS重建算法估计该SISO信道。提出了两种导频分配方法,一个是最小化互相关集合中最大值的方法,另一种方法是基于遗传算法和移位机制的方法。仿真结果表明,使用这两种方法优化后的导频可以明显减小信道估计的MSE和系统的BER。另外,第二种导频分配方法的性能更加优越。4)基于分布式压缩感知(DCS)的MIMO-OFDM信道估计是通过一次DCS重建算法同时估计出所有收发天线对之间的稀疏信道。本文研究了基于DCS的MIMO-OFDM信道估计中最优的导频分配方法。通过将DCS信道估计问题转化为分块稀疏重建问题,提出了一类与互相关值有关的导频位置优化准则。依据此准则,提出了一种基于遗传算法的导频位置优化算法。仿真结果表明,与传统的使用均匀导频的LS信道估计相比,使用该方法获得的最优导频能够使基于DCS的MIMO信道估计提高频谱有效性约36%,同时获得1.5dB的BER增益;与基于CS的MIMO信道估计相比,在获得相同的BER性能的条件下,基于DCS的MIMO信道估计也能够提高4.7%的频谱有效性。

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